插件

DSH Companion 鲸鱼 Skill/CLI 插件前端（dual-face Cordis 插件）

可拖拽的猫狗悬浮伴侣，表情随当前会话变化，在 Companion 设置页里换皮肤。

dsh 个人偏好插件：可调参的官方压缩引擎伴侣、为 Models 页面导入 llama.cpp 模型，以及标签页通知助手。

DeepSeek Harness 对接 macOS Companion（通知 / Shortcuts / 剪贴板读写）。

DeepSeek Harness 通用 Companion 桥：手机 / IoT / 旧世界薄 Agent（含 Termux 样例）。

大肥鱼监工是 DSH 自制力助手：支持单次与循环预约、会看鼠标的桌面角色、采集证据与诊断日志、到点后的 AI 末轮验收，以及原生提醒和窗口干预；支持 Windows 与 GNOME Wayland。

会动的 DSH Web 宠物：输出节奏随模型自适应、响应工具状态，角色包可替换并附带制作技能。

独立置顶窗口的桌面宠物：直接导入 ~/.codex/pets 的 Codex 宠物，含亲密度段位、会话活动气泡、贴边吸附拖拽、右键可达的智能鼠标穿透；已装 dsh-usage 时自动对齐其当日 token 台账。

为 DSH Web 右侧栏提供按会话的 diff 视图：打开当前对话改动过的文件时原位渲染，按 git 风格显示新增/删除行底色、+/− 行标记、新旧双行号与语法高亮，头部带 +新增 −删除 计数、「仅看改动 / 整个文件」切换和「重新读取」按钮；另有一个配套标签页列出本次会话改动过的所有文件，点开即进入同一视图。当前对话没有改动过的文件仍使用自带文本查看器。

面向 DeepSeek Harness Web 的 Kinich 与 Ajaw 主题，提供三种视觉风格、会话状态反馈、伙伴交互和可配置的动态环境效果。

DSH 原生沉浸式角色扮演工作台：兼容 SillyTavern V2 角色卡，用 Hindsight 图谱为每个角色隔离记忆库

在独立浏览器 profile 的 Edge/Chrome 应用模式窗口中打开 dsh web 界面，关闭窗口即优雅停止服务。

MUV 变量表格编辑器：树形变量面板、宏测试浮窗（random／pick／roll）、骰子快捷栏与 pick 缓存管理。dsh-muv-engine 的伴生插件。

DSH 永久插件工作台：LVAL 工程工具的编译/运行、代码查看与程序版本快照回退；会话内对话树（就地编辑 / 重新生成 / 分支）与消息小版本；DET 管理器，以及每条记录各带一档启停权限的全局插件库；跨对话记忆、一次性临时对话与模型合作；五档网络权限、混合模型路由、安全审计，以及经配套浏览器扩展的浏览器控制。

MUV 引擎：执行角色卡的 regex_scripts 实时替换模型输出，追踪变量、渲染状态栏、展开宏与 LaTeX、为标签代码块（信纸／终端／报纸／手机）套样式。需同时安装伴生插件 dsh-muv-table。

让会话成为可寻址对象：/resume、/send-to、/notify、/address 与跨会话消息。

面向 DSH Web 客户端的桌面化 UI 增强：自适应对比度壁纸、带活动流与投喂玩法的桌面宠物、@file 工作区文件引用，以及可缩放的文件/预览右侧面板。

DeepSeek Harness 移动配对远程插件：双平面白名单 RPC 上的端到端加密 Companion（局域网、Tailscale，可选 Cloudflare Quick Tunnel 或自建 rendezvous）。

可拖拽的鲸鱼伙伴，提供本地成长、成就、皮肤和隐私安全的活动统计。

瑞克和莫蒂主题包：三款皮肤（传送门绿/白大褂/Meeseeks 蓝）加六角色桌面宠物，双语录、随 agent 状态变化，可互动与成长。

摸鱼伴侣：右下角小窗播放 B站视频（原生播放器/弹幕/评论/搜索），agent 需要你时自动暂停提醒，处理完从原位置精确续播。

The missing companion CLI for DeepSeek Harness (dsh): manage MCP servers with one command — add/list/remove/test with dry-run connection checks, plus one-shot import from Claude Code / Codex. Also mounts as a dsh plugin so the agent can manage MCP itself.

住在 Windows 桌面上、由 DeepSeek Harness 真实工作状态驱动的 Agent 伴侣（桌宠）。

右侧栏本地 TXT 阅读器 + 不剧透的 AI 陪读：模型只能看到你已经读到的部分（本章全文、上一章结尾，以及随进度增量补齐的背景认识）；摘抄、感想与 AI 回应写成结构化 Markdown 笔记，可导出到 Obsidian。只有你标记「已读完」的那一本才向它放开原文。